[Cherry-Pick] Add PP-UIE and fix TaskFlow

llm/application/information_extraction/doccano.md

@@ -0,0 +1,260 @@
+# doccano
+
+ **目录**
+
+* [1. 安装](#安装)
+* [2. 项目创建](#项目创建)
+* [3. 数据上传](#数据上传)
+* [4. 标签构建](#标签构建)
+* [5. 任务标注](#任务标注)
+* [6. 数据导出](#数据导出)
+* [7. 数据转换](#数据转换)
+
+<a name="安装"></a>
+
+## 1. 安装
+
+参考[doccano 官方文档](https://github.com/doccano/doccano) 完成 doccano 的安装与初始配置。
+
+**以下标注示例用到的环境配置：**
+
+- doccano 1.6.2
+
+<a name="项目创建"></a>
+
+## 2. 项目创建
+
+PP-UIE 支持抽取类型的任务，根据实际需要创建一个新的项目：
+
+#### 2.1 抽取式任务项目创建
+
+创建项目时选择**序列标注**任务，并勾选**Allow overlapping entity**及**Use relation Labeling**。适配**命名实体识别、关系抽取、事件抽取、评价观点抽取**等任务。
+
+<div align="center">
+    <img src=https://user-images.githubusercontent.com/40840292/167249142-44885510-51dc-4359-8054-9c89c9633700.png height=230 hspace='15'/>
+</div>
+
+<a name="数据上传"></a>
+
+## 3. 数据上传
+
+上传的文件为 txt 格式，每一行为一条待标注文本，示例:
+
+```text
+2月8日上午北京冬奥会自由式滑雪女子大跳台决赛中中国选手谷爱凌以188.25分获得金牌
+第十四届全运会在西安举办
+```
+
+上传数据类型**选择 TextLine**:
+
+<div align="center">
+    <img src=https://user-images.githubusercontent.com/40840292/167247061-d5795c26-7a6f-4cdb-88ad-107a3cae5446.png height=300 hspace='15'/>
+</div>
+
+**NOTE**：doccano 支持`TextFile`、`TextLine`、`JSONL`和`CoNLL`四种数据上传格式，PP-UIE 定制训练中**统一使用 TextLine**这一文件格式，即上传的文件需要为 txt 格式，且在数据标注时，该文件的每一行待标注文本显示为一页内容。
+
+<a name="标签构建"></a>
+
+## 4. 标签构建
+
+#### 4.1 构建抽取式任务标签
+
+抽取式任务包含**Span**与**Relation**两种标签类型，Span 指**原文本中的目标信息片段**，如实体识别中某个类型的实体，事件抽取中的触发词和论元；Relation 指**原文本中 Span 之间的关系**，如关系抽取中两个实体（Subject&Object）之间的关系，事件抽取中论元和触发词之间的关系。
+
+Span 类型标签构建示例:
+
+<div align="center">
+    <img src=https://user-images.githubusercontent.com/40840292/167248034-afa3f637-65c5-4038-ada0-344ffbd776a2.png height=300 hspace='15'/>
+</div>
+
+Relation 类型标签构建示例：
+
+<div align="center">
+    <img src=https://user-images.githubusercontent.com/40840292/167248307-916c77f6-bf80-4d6b-aa71-30c719f68257.png height=260 hspace='16'/>
+</div>
+
+
+## 5. 任务标注
+
+#### 5.1 命名实体识别
+
+命名实体识别（Named Entity Recognition，简称 NER），是指识别文本中具有特定意义的实体。在开放域信息抽取中，**抽取的类别没有限制，用户可以自己定义**。
+
+标注示例：
+
+<div align="center">
+    <img src=https://user-images.githubusercontent.com/40840292/167248557-f1da3694-1063-465a-be9a-1bb811949530.png height=200 hspace='20'/>
+</div>
+
+示例中定义了`时间`、`选手`、`赛事名称`和`得分`四种 Span 类型标签。
+
+```text
+schema = [
+    '时间',
+    '选手',
+    '赛事名称',
+    '得分'
+]
+```
+
+#### 5.2 关系抽取
+
+关系抽取（Relation Extraction，简称 RE），是指从文本中识别实体并抽取实体之间的语义关系，即抽取三元组（实体一，关系类型，实体二）。
+
+标注示例：
+
+<div align="center">
+    <img src=https://user-images.githubusercontent.com/40840292/167248502-16a87902-3878-4432-b5b8-9808bd8d4de5.png height=200 hspace='20'/>
+</div>
+
+示例中定义了`作品名`、`人物名`和`时间`三种 Span 类型标签，以及`歌手`、`发行时间`和`所属专辑`三种 Relation 标签。Relation 标签**由 Subject 对应实体指向 Object 对应实体**。
+
+该标注示例对应的 schema 为：
+
+```text
+schema = {
+    '作品名': [
+        '歌手',
+        '发行时间',
+        '所属专辑'
+    ]
+}
+```
+
+#### 5.3 事件抽取
+
+事件抽取 (Event Extraction, 简称 EE)，是指从自然语言文本中抽取事件并识别事件类型和事件论元的技术。UIE 所包含的事件抽取任务，是指根据已知事件类型，抽取该事件所包含的事件论元。
+
+标注示例：
+
+<div align="center">
+    <img src=https://user-images.githubusercontent.com/40840292/167248793-138a1e37-43c9-4933-bf89-f3ac7228bf9c.png height=200 hspace='20'/>
+</div>
+
+示例中定义了`地震触发词`（触发词）、`等级`（事件论元）和`时间`（事件论元）三种 Span 标签，以及`时间`和`震级`两种 Relation 标签。触发词标签**统一格式为`XX 触发词`**，`XX`表示具体事件类型，上例中的事件类型是`地震`，则对应触发词为`地震触发词`。Relation 标签**由触发词指向对应的事件论元**。
+
+该标注示例对应的 schema 为：
+
+```text
+schema = {
+    '地震触发词': [
+        '时间',
+        '震级'
+    ]
+}
+```
+
+
+<a name="数据导出"></a>
+
+## 6. 数据导出
+
+#### 6.1 导出抽取式任务数据
+
+选择导出的文件类型为``JSONL(relation)``，导出数据示例：
+
+```text
+{
+    "id": 38,
+    "text": "百科名片你知道我要什么，是歌手高明骏演唱的一首歌曲，1989年发行，收录于个人专辑《丛林男孩》中",
+    "relations": [
+        {
+            "id": 20,
+            "from_id": 51,
+            "to_id": 53,
+            "type": "歌手"
+        },
+        {
+            "id": 21,
+            "from_id": 51,
+            "to_id": 55,
+            "type": "发行时间"
+        },
+        {
+            "id": 22,
+            "from_id": 51,
+            "to_id": 54,
+            "type": "所属专辑"
+        }
+    ],
+    "entities": [
+        {
+            "id": 51,
+            "start_offset": 4,
+            "end_offset": 11,
+            "label": "作品名"
+        },
+        {
+            "id": 53,
+            "start_offset": 15,
+            "end_offset": 18,
+            "label": "人物名"
+        },
+        {
+            "id": 54,
+            "start_offset": 42,
+            "end_offset": 46,
+            "label": "作品名"
+        },
+        {
+            "id": 55,
+            "start_offset": 26,
+            "end_offset": 31,
+            "label": "时间"
+        }
+    ]
+}
+```
+
+标注数据保存在同一个文本文件中，每条样例占一行且存储为``json``格式，其包含以下字段
+- ``id``: 样本在数据集中的唯一标识 ID。
+- ``text``: 原始文本数据。
+- ``entities``: 数据中包含的 Span 标签，每个 Span 标签包含四个字段：
+    - ``id``: Span 在数据集中的唯一标识 ID。
+    - ``start_offset``: Span 的起始 token 在文本中的下标。
+    - ``end_offset``: Span 的结束 token 在文本中下标的下一个位置。
+    - ``label``: Span 类型。
+- ``relations``: 数据中包含的 Relation 标签，每个 Relation 标签包含四个字段：
+    - ``id``: (Span1, Relation, Span2)三元组在数据集中的唯一标识 ID，不同样本中的相同三元组对应同一个 ID。
+    - ``from_id``: Span1对应的标识 ID。
+    - ``to_id``: Span2对应的标识 ID。
+    - ``type``: Relation 类型。
+
+
+<a name="数据转换"></a>
+
+## 7.数据转换
+
+该章节详细说明如何通过`doccano.py`脚本对 doccano 平台导出的标注数据进行转换，一键生成训练/验证/测试集。
+
+#### 7.1 抽取式任务数据转换
+
+- 当标注完成后，在 doccano 平台上导出 `JSONL(relation)` 形式的文件，并将其重命名为 `doccano_ext.json` 后，放入 `./data` 目录下。
+- 通过 [doccano.py](./doccano.py) 脚本进行数据形式转换，然后便可以开始进行相应模型训练。
+
+```shell
+python doccano.py \
+    --doccano_file ./data/doccano_ext.json \
+    --save_dir ./data \
+    --negative_ratio 5
+```
+
+可配置参数说明：
+
+- ``doccano_file``: 从 doccano 导出的数据标注文件。
+- ``save_dir``: 训练数据的保存目录，默认存储在``data``目录下。
+- ``negative_ratio``: 最大负例比例，该参数只对抽取类型任务有效，适当构造负例可提升模型效果。负例数量和实际的标签数量有关，最大负例数量 = negative_ratio * 正例数量。该参数只对训练集有效，默认为5。为了保证评估指标的准确性，验证集和测试集默认构造全正例。
+- ``splits``: 划分数据集时训练集、验证集所占的比例。默认为[0.8, 0.1, 0.1]表示按照``8:1:1``的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。
+- ``task_type``: 选择任务类型，目前只有信息抽取这一种任务。
+- ``is_shuffle``: 是否对数据集进行随机打散，默认为 True。
+- ``seed``: 随机种子，默认为1000.
+- ``schema_lang``: 选择 schema 的语言，可选有`ch`和`en`。默认为`ch`，英文数据集请选择`en`。
+
+备注：
+- 默认情况下 [doccano.py](./doccano.py) 脚本会按照比例将数据划分为 train/dev/test 数据集
+- 每次执行 [doccano.py](./doccano.py) 脚本，将会覆盖已有的同名数据文件
+- 在模型训练阶段我们推荐构造一些负例以提升模型效果，在数据转换阶段我们内置了这一功能。可通过`negative_ratio`控制自动构造的负样本比例；负样本数量 = negative_ratio * 正样本数量。
+- 对于从 doccano 导出的文件，默认文件中的每条数据都是经过人工正确标注的。
+
+## References
+- **[doccano](https://github.com/doccano/doccano)**